대구경북과학기술원(DGIST·총장 국양)은 박상현 로봇공학전공 교수팀이 안준홍 영남대병원 교수팀과 공동으로 CT영상 주요 병변을 확인해 분간이 어려운 세균성 폐렴과 코로나19 환자를 자동으로 분류해줄 수 있는 딥러닝 모델을 개발했다고 30일 밝혔다. 코로나19로 인해 발생하는 폐렴 뿐 아니라 여러 폐렴 진단에 활용 가능할 것으로 기대된다.
폐렴이 악화되면 의사는 CT 영상을 통해 환자 상태를 살핀다. 정확한 CT 영상 분석을 위한 딥러닝 기술 적용 연구가 활발하지만 코로나19 폐렴과 세균성 폐렴을 정확히 구분하기는 어렵다.
박 교수팀은 3차원 영상 내의 병변들을 일일이 확인하지 않더라도 인공지능(AI)이 자동으로 CT 영상 내 주요 병변을 분류할 수 있는 새로운 모델을 제안했다. 여러 사례를 통합적으로 고려해 최종 결정을 내리는 문제에 사용되던 '다중인스턴스학습' 기법을 활용, 새로운 딥러닝 모델을 개발했다.
모델 성능 향상을 위해 CT 영상에서 폐렴 병변의 위치를 집중적으로 확인할 수 있는 '어텐션(Attention) 모듈'을 접목시켰다. 새롭게 개발한 딥러닝 모델은 코로나19 진단에 있어 최종적으로 98.6% 정확도를 보였다.
박상현 교수는 “개발한 모델은 코로나19 진단 성능을 크게 향상시켰을 뿐만 아니라, 다중인스턴스학습 AI 분야에도 큰 개선을 보인 모델이다. 향후 다양한 폐렴 진단에 활용될 수 있을 것”이라고 말했다.
이번 연구 결과는 그 우수성을 인정받아 최근 의료영상분석 관련 분야 최상위 저널인 '메디컬 이미지 아날리시스(Medical Image Analysis)'에 게재됐다.
대구=정재훈기자 jhoon@etnews.com
